Label Smoothing é uma técnica usada na área de Machine Learning para regularizar o processo de aprendizagem, desenvolvendo previsões próximas aos rótulos observados anteriormente, em vez de confiar exclusivamente em previsões excessivamente confiantes. A técnica reduz o efeito do excesso de confiança nas previsões, introduzindo uniformidade na distribuição de probabilidade dos rótulos. O objetivo principal da suavização de rótulos é reduzir o sobreajuste do modelo e melhorar a generalização das previsões.
A suavização de rótulos é frequentemente usada com modelos de redes neurais. Ele fornece um efeito regularizador, diminuindo a precisão das decisões e afastando as previsões de extremos confiantes. Isto é feito substituindo o rótulo rígido (por exemplo, 0 ou 1) por uma distribuição de probabilidade que tenha algum grau de continuidade. Por exemplo, em uma tarefa de classificação binária, um rótulo de 1 seria substituído por uma probabilidade de 0,9 para indicar quase certeza.
A suavização de rótulos também pode ser usada para aliviar o efeito das infames distribuições de cauda longa que tendem a existir em alguns conjuntos de dados. Ao suavizar os rótulos, as previsões confiáveis são restritas e as arestas nítidas entre as classes são desfocadas.
A suavização de rótulos pode ser eficaz para melhorar as capacidades de generalização de um modelo, uma vez que reduz o excesso de confiança nas previsões e penaliza previsões confiáveis que podem estar incorretas. Deve-se notar, entretanto, que a suavização de rótulos não garante maior precisão, pois depende dos conjuntos de dados e do problema em questão.
No geral, a suavização de rótulos é uma técnica de regularização usada para melhorar as capacidades de generalização de um modelo, reduzindo o excesso de confiança nas previsões. Ele pode ser usado com modelos de redes neurais para reduzir o efeito de previsões excessivamente confiantes e para reduzir o efeito de distribuições de cauda longa que existem em alguns conjuntos de dados.
